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Nature:单细胞测序技术研究癌变肿瘤

来源:Nature 2011-03-23 14:31

来自冷泉港实验室、德州大学MD安德森癌症研究中心等处的研究人员提出了一种分析研究癌变肿瘤的新方法,并且研究人员还发现肿瘤可能并不是逐步演变的,而是间断性发生的。这对于肿瘤发生、转移研究具有重要的意义,也有助于临床肿瘤诊断。这一研究成果公布在《自然》在线版上。

领导这一研究的是冷泉港实验室著名遗传学专家Michael Wigler教授,他曾揭示过自闭症的遗传机理,人类基因组的大范围变异,以及乳腺癌分子机理等重要的疾病机理。

这种由冷泉港实验室开发的分析方法就是单细胞测序技术(single cell sequencing,SNS),这种方法能准确定量一个单细胞核中基因拷贝数目。癌细胞中,基因组部分被删除,或者扩增,从而引起关键基因的缺失,或者表达过量,干扰正常细胞生长,因此利用这种方法就能分析基因拷贝数目,从而诊断癌症。

Wigler教授认为,“这项研究证明我们能通过对癌变肿瘤中的一个单细胞进行测序,获得精确的高通量拷贝数”,“检查同一癌症的多个细胞,我们就能了解这种癌症是如何发生与扩散的”。

进化赢家

一直以来,科学家们都认为癌症是细胞水平上的单个克隆疾病,从进化上来说,就是所谓的“成功”肿瘤细胞——即能将其遗传模板传递给下一代肿瘤细胞。癌细胞包含能快速扩散的恶性克隆,也就是说,这些是在生长肿瘤的宿主环境中最适生长的克隆,分析这些克隆能有助于了解为什么癌症如此顽固,难以治疗,以及它们是如何在毒性疗法中存活下来的。

科学家们认为癌细胞常常能在周围癌细胞的基础上进化,因此遗传异质性的肿瘤细胞群体由于逐步的进化,而变成了不同阶段的化合物,但是在这篇文章中,来自冷泉港实验室的研究人员则认为这种进化更倾向于间断化的,研究人员James Hicks说道,“尝试判断肿瘤的遗传进化过程是件非常复杂的事”,“不同细胞群相互交织着——位置上和解剖学上,从进化上来说可以理解成存在差异,又相互混合的‘部落’,或者说是亚群。需要牢记的是肿瘤是混合性的,总是有某种无序的进化在发生,这体现在染色体的重排,以及一些单肿瘤细胞中DNA单个碱基的突变等。而我们的研究结果表明,尽管到目前为之,还只分析了几种有限的样品,但是主要的克隆扩增事件相对而言是比较罕见的,这也许可以作为靶向治疗的靶标。”

转移扩散的影响

研究人员分析的第二种乳腺癌样品是单基因型的,研究人员发现转移至肝脏的肿瘤在基因型上非常接近,这些亚群并没有混合在一起。文章采用了一种称为染色体断点分析(chromosomal breakpoint analysis)的方法,来分析不同肿瘤细胞亚群之间的联系,Hicks说“这些断点记录了细胞的历史”,“它们是突变事件的产物,只要发生了DNA重排,就会出现这些记录”。

许多肿瘤细胞(大约30%)就总体DNA数目而言,看上去和正常细胞一样,研究人员将这种细胞称为假二倍体(pseudodiploid),并首次采用新技术鉴别了这种细胞——利用传统的方法是无法分辨这些细胞与正常细胞的。有人认为这种细胞是未来克隆事件的潜在来源,还有人认为这种细胞对于肿瘤转移意义重大。

“我们希望了解转移扩散是如何发生的”,Hicks说,“而且现在我们有能力进行详细分析,从一个癌症患者的正常抽血样品中一般能观察到5-20个肿瘤细胞,这是转移的一个标志,我们可以看到这每一个细胞,并且分析是否在这个原发肿瘤细胞群体中出现了一个新克隆,通过逐层,逐个细胞的分析,我们对肿瘤转移扩散,以及发生有了深入的了解。”(生物谷Bioon.com)

生物谷推荐原文出处:

Nature   doi:10.1038/nature09807

Tumour evolution inferred by single-cell sequencing

Nicholas Navin,1, 2 Jude Kendall,1 Jennifer Troge,1 Peter Andrews,1 Linda Rodgers,1 Jeanne McIndoo,1 Kerry Cook,1 Asya Stepansky,1 Dan Levy,1 Diane Esposito,1 Lakshmi Muthuswamy,3 Alex Krasnitz,1 W. Richard McCombie,1 James Hicks1 & Michael Wigler1

Genomic analysis provides insights into the role of copy number variation in disease, but most methods are not designed to resolve mixed populations of cells. In tumours, where genetic heterogeneity is common1, 2, 3, very important information may be lost that would be useful for reconstructing evolutionary history. Here we show that with flow-sorted nuclei, whole genome amplification and next generation sequencing we can accurately quantify genomic copy number within an individual nucleus. We apply single-nucleus sequencing to investigate tumour population structure and evolution in two human breast cancer cases. Analysis of 100 single cells from a polygenomic tumour revealed three distinct clonal subpopulations that probably represent sequential clonal expansions. Additional analysis of 100 single cells from a monogenomic primary tumour and its liver metastasis indicated that a single clonal expansion formed the primary tumour and seeded the metastasis. In both primary tumours, we also identified an unexpectedly abundant subpopulation of genetically diverse ‘pseudodiploid’ cells that do not travel to the metastatic site. In contrast to gradual models of tumour progression, our data indicate that tumours grow by punctuated clonal expansions with few persistent intermediates.

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